생존편향
— 망한 종목을 빼면 성적은 저절로 좋아진다
“지난 5년간 이 전략의 수익률” 같은 숫자에는 함정이 숨어 있을 수 있습니다. 사라진 종목을 세지 않으면 성적은 저절로 좋아집니다. 왜 이런 일이 생기고, 어떻게 걸러내는지 정리합니다.
생존편향(survivorship bias)이란
생존편향은 “끝까지 남은 대상만 분석해서 생기는 왜곡”입니다. 문제는 남고 사라지는 것이 무작위가 아니라는 데 있습니다. 대개 망한 쪽이 사라집니다.
유명한 사례가 2차 대전 폭격기 이야기입니다. 귀환한 폭격기의 총탄 자국을 모아 보니 날개와 동체에 집중돼 있었습니다. “거기를 보강하자”는 결론이 나왔는데, 통계학자 에이브러햄 왈드가 반대했습니다. 그 데이터에는 돌아오지 못한 비행기가 빠져 있다는 것이었습니다. 엔진에 맞은 기체는 아예 귀환하지 못했으므로, 보강해야 할 곳은 오히려 총탄 자국이 없는 부위였습니다.
주식에서는 어떻게 나타나나
주식 데이터에서 “돌아오지 못한 비행기”는 상장폐지·거래정지된 종목입니다.
- 현재 상장 종목 목록으로 과거를 백테스트하면, 그 기간에 망해서 사라진 종목이 애초에 빠져 있습니다.
- 사라진 종목은 대부분 성과가 나빴던 쪽입니다.
- 결과적으로 “과거에 이 전략을 썼다면”의 수익률이 실제보다 높게 나옵니다.
펀드 성과 통계에서도 같은 일이 벌어집니다. 성적이 나쁜 펀드는 청산되거나 다른 펀드에 합병돼 목록에서 빠집니다. 남은 펀드들의 평균 수익률은 자연히 좋아 보입니다.
DawnScan은 어떻게 처리하나
기저율 증명 통계는 상장폐지·거래정지 종목을 표본에 남깁니다.
- 추적 중이던 종목의 데이터가 끊기면, 지워지지 않고 ‘상장폐지’ 상태로 마감됩니다.
- 마감 시점까지의 최고가·수익률을 최종 라벨로 확정해 집계에 포함합니다.
- 이 종목들은 대부분 목표 미달이므로, 적중률이 내려갑니다. 의도된 결과입니다.
적중률 페이지의 숫자가 낮게 느껴진다면, 일부는 이 처리 때문입니다. 실패를 지우지 않았다는 뜻입니다.
다른 사람의 성과를 볼 때 확인할 것
- “종목 목록을 언제 기준으로 잡았나?” — 현재 상장 목록으로 과거를 돌렸다면 편향이 있습니다.
- “상장폐지 종목은 어떻게 처리했나?” — 답이 없으면 대개 빠져 있습니다.
- “중간에 실패한 사례를 볼 수 있나?” — 성공 사례만 보여준다면 그 자체가 신호입니다.